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Enregistrement W2792313264 · doi:10.1080/17441692.2018.1442487

Ecologies of security: On the everyday security tactics of female sex workers in Nairobi, Kenya

2018· article· en· W2792313264 sur OpenAlexaff
Robert Lorway, Lisa Lazarus, Claudyne Chevrier, Shamshad Khan, Helgar Musyoki, John Mathenge, Peninah Mwangi, Pascal Macharia, Parinita Bhattacharjee, Shajy Isac, Joshua Kimani, Gloria Gaaki, Marissa Becker, Stephen Moses, James Blanchard

Notice bibliographique

RevueGlobal Public Health · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSex work and related issues
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesWorld Bank Group
Mots-clésPsychological interventionHarassmentVulnerability (computing)Agency (philosophy)Sex workSociologyConstitutionEconomic growthPublic relationsPolitical scienceMedicineHuman immunodeficiency virus (HIV)EconomicsSocial scienceLawComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper highlights important environmental dimensions of HIV vulnerability by describing how the sex trade operates in Nairobi, Kenya. Although sex workers there encounter various forms of violence and harassment, as do sex workers globally, we highlight how they do not merely fall victim to a set of environmental risks but also act upon their social environment, thereby remaking it, as they strive to protect their health and financial interests. In so doing, we illustrate the mutual constitution of 'agency' and 'structure' in social network formations that take shape in everyday lived spaces. Our findings point to the need to expand the focus of interventions to consider local ecologies of security in order to place the local knowledges, tactics, and capacities that communities might already possess on centre stage in interventions. Planning, implementing, and monitoring interventions with a consideration of these ecologies would tie interventions not only to the risk reduction goals of global public health policy, but also to the very real and grounded financial priorities of what it means to try to safely earn a living through sex work.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,457
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,311 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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